第一章 (第50/78页)
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我的声音带着一种解剖般的冷静,我们的核心,不是堆砌术语,而是构建一个基于‘双层预测-反馈’的闭环系统。
屏幕上出现两张简洁的架构图。
第一层,基于历史负载与事件关联性的‘长周期预测模型’。
我指向左边一张图,它并非简单的时间序列预测,而是深度融入社区医疗场景的特殊性——如季节性疾病高峰、疫苗接种日、老年人体检周等特定事件标签。通过机器学习算法,它能提前预测特定节点在特定时间窗口可能面临的负载压力级别。这是动态优化的‘预警雷达’。
我顿了顿,目光扫过那几个之前被我质问得哑口无言的技术员,张总监团队PPT里提到的所谓‘智能预测’,只是一个模糊的概念,没有数据源说明,没有模型结构,更没有与场景的深度绑定。空话！
张涛的脸又白了一层。
第二层,基于实时探针的‘短周期反馈机制’。
我指向右边那张图,我们在每个边缘节点部署轻量级探针,毫秒级采集CPU、内存、网络带宽、队列深度等核心指标。这些实时数据,与长周期预测结果进行动态比对和权重融合,形成最终的动态权重因子。这才是决定任务是否迁移、迁移多少、迁移到哪里的唯一依据！不是什么拍脑袋的‘智能分配’！
我的语气斩钉截铁,每一个字都像钉子一样砸进所有人的耳朵里。远航的技术评审们,眼神越来越亮,有人甚至开始微微点头！
那么,当预警雷达发现风暴即将来临（预测高负载）,实时探针也确认风暴强度（反馈指标超标）,如何迁移
